Mapbox/Rasterio 命令行工具完全指南

Mapbox/Rasterio 命令行工具完全指南

rasterio 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ras/rasterio

概述

Mapbox/Rasterio 提供了一套强大的命令行工具（CLI），名为 rio，用于处理栅格数据。这套工具基于 Python 的 Click 框架开发，允许用户通过简单的命令完成复杂的栅格操作，无需编写 Python 脚本。

基础命令结构

所有 rio 命令都遵循相同的基本结构：

rio [全局选项] 子命令 [子命令选项] [参数]

常用全局选项包括：

• -v/--verbose：增加输出详细程度
• -q/--quiet：减少输出信息
• --version：显示版本信息
• --help：显示帮助信息

常用子命令详解

1. 信息查询类命令

info - 获取栅格信息

rio info 输入文件.tif

这个命令会返回栅格的基本信息，包括：

• 波段数量
• 数据类型
• 坐标系
• 地理范围
• 分辨率
• 无数据值等

添加 --verbose 选项可以获取更详细的统计信息。

bounds - 获取边界框

rio bounds 输入文件.tif

输出结果为 GeoJSON 格式的边界框，可直接用于地理可视化。

2. 数据转换类命令

convert - 格式转换

rio convert 输入.tif 输出.png

支持的功能包括：

• 数据类型转换（通过 --dtype 指定）
• 数据值范围缩放（通过 --scale-ratio 和 --scale-offset）
• 格式转换（自动根据扩展名识别）

stack - 波段堆叠

rio stack 输入1.tif 输入2.tif 输出.tif

将多个单波段文件合并为多波段文件，支持灵活选择波段：

• --bidx N：选择第N个波段
• --bidx M,N,O：选择多个波段
• --bidx M..O：选择波段范围

3. 空间操作类命令

clip - 栅格裁剪

rio clip 输入.tif 输出.tif --bounds xmin ymin xmax ymax

或者使用模板文件定义裁剪范围：

rio clip 输入.tif 输出.tif --like 模板文件.tif

warp - 栅格重投影

rio warp 输入.tif 输出.tif --dst-crs EPSG:3857

支持多种重采样方法（通过 --resampling 指定）。

mask - 基于矢量掩膜

rio mask 输入.tif 输出.tif --geojson-mask 掩膜.geojson

可选参数：

• --crop：裁剪到掩膜范围
• --invert：反转掩膜

4. 分析类命令

calc - 栅格计算

rio calc "(+ (read 1) 100)" 输入.tif 输出.tif

支持类Lisp语法表达式，可以进行基本的数学运算和逻辑操作。

sample - 采样点值

echo "x坐标 y坐标" | rio sample 输入.tif

获取指定坐标点的像元值。

5. 元数据编辑命令

edit-info - 编辑元数据

rio edit-info 文件.tif --crs EPSG:4326 --nodata 0

可编辑的元数据包括：

• 坐标系 (--crs)
• 仿射变换 (--transform)
• 无数据值 (--nodata)
• 颜色解释 (--colorinterp)
• 标签 (--tag)

高级用法技巧

创建选项

许多创建新文件的命令支持格式特定的创建选项：

rio convert 输入.tif 输出.tif --co tiled=true --co blockxsize=256 --co blockysize=256 --co compress=LZW

常用创建选项：

• tiled：是否分块存储
• blockxsize/blockysize：块大小
• compress：压缩算法

管道操作

rio 命令支持 Unix 管道，可以与其他地理处理工具链式使用：

rio bounds 输入.tif | geojsonio

批量处理

结合 shell 脚本可以实现批量处理：

for file in *.tif; do
    rio convert "$file" "output/${file%.*}_8bit.tif" --dtype uint8
done

性能优化建议

1. 分块处理：对大文件使用 --co tiled=true 选项
2. 概览图：对经常浏览的大文件创建概览图：

   rio overview --build 2,4,8,16 输入.tif
   

3. 压缩存储：根据数据类型选择合适的压缩算法
4. 内存映射：对大文件处理时考虑使用内存映射选项

常见问题解答

Q：如何查看所有可用命令？ A：运行 rio --help 查看所有命令列表。

Q：如何获取特定命令的帮助？ A：运行 rio 命令名 --help 查看详细帮助。

Q：处理失败时如何调试？ A：添加 -v 选项增加输出详细程度，或使用 insp 命令交互式调试：

rio insp --ipython 问题文件.tif

通过掌握这些命令行工具，用户可以高效地完成各种栅格数据处理任务，而无需编写复杂的 Python 代码。对于更复杂的操作，建议结合 Rasterio 的 Python API 使用。

rasterio 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ras/rasterio